1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

AUTOSAR CountdownAdvent Calendar 2022

Day 8

行事「データに関する記事を書こう!」に参加して良かったこと

Last updated at Posted at 2022-03-29

データに関する記事を書こう
https://qiita.com/official-events/30be12dd14c0aad2c1c2

テーマ2『データに関する記事を書こう!』参加記事です。

データに関する記事を書こう!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03500a8137e446893c97

を書いて

行事「データに関する記事を書こう!」に参加すると良さそうなこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d155de5a047727960767

を書いて見て、やっぱりよかったことをまとめてみようと思った。

読み手(Views)が増える
いいね(LGTM)が増える
他の記事も読んでもらえる
連携(リンク)が増える

どちらかというと、自分の記事にとってのよいことであって、
自分にとってのよいことでないことに気がついた。

改めて、行事「データに関する記事を書こう!」に参加して良かったことを書こうと思った。

参加して、ちょっと経って、いろいろ書いて、いろいろ読んで、大事なことに気がついた。

  1. 知らない人に出会えた
    1.1 知らない記事に出会えた
  2. followしていないタグに出会えた。
  3. 記事を100書こうと思った。

元記事は編集しない。
その時点ではそう思ったのだから。

1. 知らない人に出会えた

テーマ1『delikaを使った記事を書こう!』の記事タグ一覧
https://qiita.com/tags/delika

テーマ2『データに関する記事を書こう!』の記事タグ一覧
https://qiita.com/tags/qiitadelika

1.1 知らない記事に出会えた

知らない人に出会えたら、その人が書いた記事を最低でも3つ、場合によっては全部読むようにしている。

自分が、書いている内容に追記するとよいことがみつかるかもしれないから。

自分の知らない記事には、自分が知らないことがかいてあることがある。
その場合には、その記事を参照するようにしている。

自分の知らない記事には、自分の考えていることの、別の立場が書いてあることがある。
その場合には、その記事を参照して、自分の考えている立場を説明するようにしている。

2. followしていないタグに出会えた。

@torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう! LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/b10fa94764aaaa2c6db1

タグ一覧を作ってもらえて、そのタグ全部読みに行きました。

データ件数10,30,100。「@torifukukaiou【毎日自動更新】データに関する記事を書こう! LGTMランキング!」に基づいて
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7d35a0429115150bc96a

記事を書きながら、タグを辿っていっていて、自分が記事を書いたのに、followしていないタグがあることに気がついた。それも1つ、2つじゃない。少なくとも3つ以上。

はっとした。そうだ、何かに追われていて、大事なことに目がいかなくなることがあるんだ。

自分以外の人が、自分が関係することについて記事を書かれて、はっとすること。ありませんか。

3. 記事を100書こうと思った。

自分の記事自体を分析するためにも、関連記事は100書こうと思った。

データ件数10,30,100。三段統計活用法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d40437f8a0714afc16b1

Qiita記事三段階分析10,30,100 (1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e5142a6ed5186e65e79b

@torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう! LGTMランキング!」ありがとう
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47a0b0c8be62b4c30484

まだ、30件データが揃っていない状況では、自分以外の人からのリンク数が大事そうだということが推測できました。

与件網が凡人網
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

なにより嬉しかったことがある。記事を書いている最中は、過去記事を超えることができないと思った。@torifukukaiou さんが permanent link 記事を書いてくださったおかげで、容易に超えることができそうになったことだ。

絶望のどんぞこのような状況から、一瞬で状況が逆転することがあるんだ。
自分以外の力によって。

だから、社会的な事象の分析は辞められない。

参考資料(reference)

@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957

@e99h2121「女性こそエンジニアになるべきだ?」デブサミウーマン登壇記録
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c

@ohakutsu 新卒2年目から見た達人プログラマーの振る舞い
https://qiita.com/ohakutsu/items/387ff8d8c09f592f124f

@torifukukaiou Qiita 10周年記念イベント LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/69980bf263d20eab1988

@torifukukaiou Qiitaエンジニアフェスタ2021 LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/949ff6d59ffeeec0cd51

@torifukukaiou 私のAdvent Calendar 2022 ーー はじめたきっかけ、1月のふりかえり、今後の展望
https://qiita.com/torifukukaiou/items/891db4e40a7f6194af56

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

自己参照

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説(139)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

データサイエンティストの気づき「勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い!」。『それ自分かも!』ってなった。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

凡人網が与件網 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559

プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ!QCべからず集」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e

プログラミング言語教育のXYZ。Youtube(1) 仮説(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

「上から目線」が嫌だから下からと真ん中からと同時に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c60c6daa0d73bddbf8a7

プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていること。仮説(87)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc

<この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。>

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿  20220319
ver. 0.02 ありがとう追記 20230508

最後までおよみいただきありがとうございました。

いいね 💚、フォローをお願いします。

Thank you very much for reading to the last sentence.

Please press the like icon 💚 and follow me for your happy life.

1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?